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Modelos y chatbots · noticias de IA
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Este año · Todo el archivo conservado
Muestreo especulativo de múltiples borradores con marca de agua a través de procesos de Poisson
arXiv:2609.21858v1 Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han logrado un rendimiento de vanguardia en una amplia gama de tareas, motivando dos aspectos importantes de la implementación: eficiencia de inferencia a
arXiv · cs.CRSRAF: Huella digital adversaria sigilosa y robusta para la verificación de derechos de autor de modelos de lenguaje grandes
arXiv: 2505.06304v5Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: La protección de la propiedad intelectual (IP) para modelos de lenguaje grandes (LLM) se ha convertido en una preocupación crítica a medida que aumentan el robo de modelos y la comercialización no autorizada.
arXiv · cs.CRPentestChain: un marco organizado por MCP y consciente de los costos para pruebas de penetración automatizadas con LLM de nivel libre
arXiv: 2609.18120v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: las pruebas de penetración impulsadas por IA se han demostrado con modelos de frontera premium como GPT-4, pero el costo del token por compromiso hace que las pruebas continuas y automatizadas no
arXiv · cs.CRExtracción criptoanalítica algebraica en redes neuronales de etiqueta dura
arXiv: 2608.05736v2Tipo de Anuncio: reemplazar Resumen: Aunque el ataque de extracción de modelos de última generación en la Red Neuronal Totalmente Conectada (FCN) de etiqueta dura por Carlini et al. en EUROCRYPT 2025 tiene tiempo polinomial com
arXiv · cs.CRMantenerse en la ruta de ataque: estado estructurado para las pruebas de penetración automatizadas de Long-Horizon
arXiv: 2609.07344v2Tipo de anuncio: reemplazar Resumen: Los agentes basados en el modelo de lenguaje grande (LLM) se aplican cada vez más a las tareas de ciberseguridad, como el descubrimiento de vulnerabilidades y las pruebas de penetración automatizadas. A largo plazo
arXiv · cs.CRComprender los límites de seguridad de la protección LLM en el dispositivo basada en ofuscación
arXiv:2609.10117v2 Tipo de Anuncio: reemplazar Resumen: Los Entornos de Ejecución Confiable (Tee) ofrecen un mecanismo prometedor para salvaguardar la propiedad intelectual de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en el dispositivo. Para superar el
arXiv · cs.CRllm-keys-ui 0.1
Lanzamiento: llm-keys-ui 0.1 Este plugin resuelve un problema muy específico. Comencé a usar Codex Remote para ejecutar agentes de codificación en varios equipos mientras los controlaba desde mi teléfono. A veces uso esas máquinas para hackear o
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Vals AI espera hacer que el benchmarking de IA sea un recurso más neutral y confiable en un mundo cada vez más inundado por los modelos de IA.
TechCrunch AIEl rey Carlos convocó a Jensen Huang, Demis Hassabis y los CEOs de OpenAI y Anthropic en su finca escocesa para pedirles control antes de que sea demasiado tarde
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WWWhat’s New"El mayor robo laboral de la historia": así describían en Microsoft el uso de artículos de prensa para entrenar IA
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WWWhat’s NewGAVEL: Graph World Models for Verified and Efficient Long-Horizon LLM Task Planning
arXiv: 2609.19315v1Tipo de anuncio: nuevo Resumen: Los modelos de lenguaje grandes (LLM) proporcionan una interfaz flexible para la planificación de robots a largo plazo, pero los planes generados a menudo no respetan las limitaciones de la realización, se recuperan de pl
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